基于LS-SVM的旋转填料床吸收CO₂气液传质性能的预测

来源期刊：煤炭学报2013年第12期

论文作者：陶雯雯 赵兵涛

文章页码：2253 - 2258

关键词：最小二乘支持向量机;旋转填料床;CO2吸收;传质系数;

摘    要：旋转填料床可高效强化气液吸收过程,气液传质系数的影响因素有转子尺寸、填料特性等结构参数和转子转速、气液流量、气液浓度、操作温度等操作参数。为准确预测气液传质系数,针对旋转填料床中NaOH溶液吸收CO2的过程,提出了其传质的无因次影响变量,然后基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的方法建立了旋转填料床吸收CO2气液传质性能预测模型。结合基于模拟退火算法的网格搜索法与10折交叉验证法获得模型参数最优值为:γ=3.833 4×104,σ2=0.717 6。对57组数据进行预测。结果表明预测相对误差为±15%以内,均方差为4.01×10-5,确定系数R2为0.984 2。模型预测精度较高,且泛化性能较好。